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df.rename로 쉽게 열 이름 변경하기: 간결한 가이드

df.rename로 쉽게 열 이름 변경하기: 간결한 가이드

MoeNagy Dev

df.rename을 사용하여 판다스 데이터프레임에서 열 이름 변경하기

df.rename 함수 이해하기

Pandas의 df.rename 함수는 데이터프레임의 열 이름을 수정하는 강력한 도구입니다. 이 함수를 사용하면 하나 이상의 열을 쉽게 이름을 변경할 수 있으며, 데이터 분석 중 데이터 작업을 보다 직관적이고 쉽게 할 수 있습니다.

열 이름 변경은 데이터 분석 프로젝트에서 데이터 정리 및 전처리 단계에서 중요한 단계입니다. 이를 통해 열 이름을 서술적이고 일관성 있게 변경하여 프로젝트 요구사항과 일치시킬 수 있습니다. df.rename을 사용하면 일반적이거나 암호화된 열 이름을 의미 있는 이름으로 변환하여 데이터의 가독성과 이해력을 향상시킬 수 있습니다.

df.rename의 구문 및 매개변수

df.rename 함수의 기본 구문은 다음과 같습니다:

df.rename(
    mapper=None,
    index=None,
    columns=None,
    axis=None,
    inplace=False,
    errors='raise'
)

다양한 매개변수를 살펴보겠습니다:

  1. mapper: 이 매개변수를 사용하면 이전 열 이름에서 새로운 열 이름으로 매핑하는 딕셔너리나 함수를 제공할 수 있습니다.
  2. index: 이 매개변수는 데이터프레임의 인덱스(행 라벨)의 이름을 변경하는 데 사용됩니다.
  3. columns: 이 매개변수는 바로 새로운 열 이름을 지정하는 데 사용됩니다.
  4. axis: 이 매개변수는 변경 작업을 수행할 축을 지정합니다. 열 이름 변경에는 일반적으로 axis=1을 사용합니다.
  5. inplace: True로 설정하면 변경 작업이 원래 데이터프레임에 직접 수행됩니다. False(기본값)로 설정하면 열 이름을 변경한 새로운 데이터프레임이 반환됩니다.
  6. errors: 지정된 열이 발견되지 않았을 때의 동작 방식을 결정합니다. 기본값은 'raise'로, KeyError가 발생합니다. 누락된 열을 건너뛰려면 'ignore'로 설정할 수도 있습니다.

df.rename의 실용적인 예시

df.rename의 사용법을 설명하기 위해 몇 가지 실용적인 예시를 살펴보겠습니다.

단일 열 이름 변경하기

다음과 같은 열 이름을 가진 DataFrame df가 있다고 가정해보겠습니다:

df.columns
# 출력: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

열 'A'의 이름을 'new_column_name'으로 변경하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다:

df = df.rename(columns={'A': 'new_column_name'})
df.columns
# 출력: Index(['new_column_name', 'B', 'C'], dtype='object')

여러 열 이름 변경하기

여러 열 이름을 변경해야 할 경우, columns 매개변수에 딕셔너리를 전달할 수 있습니다:

df = df.rename(columns={'B': 'column_b', 'C': 'column_c'})
df.columns
# 출력: Index(['new_column_name', 'column_b', 'column_c'], dtype='object')

딕셔너리를 사용하여 열 이름 변경하기

한 번에 여러 열을 변경하려면 딕셔너리를 사용할 수도 있습니다:

df = df.rename(columns={'new_column_name': 'feature_1', 'column_b': 'feature_2', 'column_c': 'feature_3'})
df.columns
# 출력: Index(['feature_1', 'feature_2', 'feature_3'], dtype='object')

인덱스 이름 변경하기

열 이름 변경 외에도 df.rename을 사용하여 DataFrame의 인덱스 이름을 변경할 수도 있습니다:

df.index = [1, 2, 3]
df = df.rename(index={1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'})
df.index
# 출력: Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

df.rename과 다른 판다스 작업 조합하기

df.rename 함수는 다른 판다스 작업과 쉽게 조합할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 선택 또는 필터링과 함께 열 이름 변경을 수행할 수 있습니다:

# 열 이름 변경 및 특정 열 선택
df = df[['feature_1', 'feature_2']].rename(columns={'feature_1': 'col1', 'feature_2': 'col2'})
df.columns
# 출력: Index(['col1', 'col2'], dtype='object')
 
# 열 이름 변경 및 행 필터링
df = df.loc[df['col2'] > 10].rename(columns={'col2': 'new_col2'})
df.columns
# 출력: Index(['col1', 'new_col2'], dtype='object')

이러한 예제는 df.rename을 판다스의 다른 작업과 조합하여 데이터 처리 작업을 간소화하는 유연성을 나타냅니다.

df.rename의 고급 기법

이전 예제에서는 df.rename의 기본 사용법을 다루었습니다. 그러나 더 고급 기법을 사용할 수도 있습니다.

함수를 기반으로 열 이름 변경하기

딕셔너리를 사용하여 이전 열 이름을 새로운 열 이름에 매핑하는 대신, columns 매개변수에 함수를 전달할 수도 있습니다. 이 함수는 각 열 이름에 적용되어 이름을 더 동적으로 변환할 수 있습니다.

df = df.rename(columns=lambda x: x.upper())
df.columns
# 출력: Index(['COL1', 'COL2'], dtype='object')

이 예제에서 함수 lambda x: x.upper()는 모든 열 이름을 대문자로 변환하는 데 사용됩니다.

열 이름의 대소문자 구분 다루기

df.rename은 기본적으로 대소문자를 구분하는데, 'Column_A'와 'column_a'는 서로 다른 열 이름으로 간주됩니다. 대소문자를 구분하지 않는 열 이름 변경을 처리하려면 열 이름을 변경하기 전에 str.lower() 또는 str.upper() 메서드를 사용하여 열 이름을 정규화할 수 있습니다.

# 대소문자를 구분하지 않고 열 이름 변경
df = df.rename(columns={c.lower(): c.upper() for c in df.columns})
df.columns
# 출력: Index(['COLUMN_A', 'COLUMN_B'], dtype='object')

정규식 패턴을 사용하여 열 이름 변경하기

정규식(regular expressions, regex)을 사용하여 더 복잡한 열 이름 변환을 수행할 수도 있습니다. df.rename 함수는 정규식 기반의 매핑을 허용하므로 정교한 이름 변경 규칙을 적용할 수 있습니다.

import re
 
# 정규식을 사용하여 열 이름 변경
df = df.rename(columns=lambda x: re.sub(r'_(\w)', lambda m: m.group(1).upper(), x))
df.columns
# 출력: Index(['ColumnA', 'ColumnB'], dtype='object')

이 예제에서 정규식 패턴 r'_(\w)'은 밑줄 다음에 단어 문자가 오는 것을 매치하고, 교체 함수 lambda m: m.group(1).upper()는 매치된 문자를 대문자로 변환합니다.

원래의 이름을 유지하면서 열 이름 바꾸기

가끔 원래의 이름을 참조할 수 있는 상태로 열 이름을 바꾸고 싶은 경우가 있습니다. 이를 위해 새로운 DataFrame을 생성하여 열 이름을 바꾸고 원래의 열도 추가적인 열로 유지할 수 있습니다.

# 원래의 이름을 유지하면서 열 이름 바꾸기
df_renamed = df.rename(columns={'Column_A': 'feature_a', 'Column_B': 'feature_b'})
df_renamed = df_renamed.join(df[['Column_A', 'Column_B']], how='left')
df_renamed.columns
# 결과: Index(['feature_a', 'feature_b', 'Column_A', 'Column_B'], dtype='object')

이 예제에서 원래의 'Column_A'와 'Column_B'는 df_renamed DataFrame의 추가적인 열로 유지됩니다.

오류 및 예외 처리

df.rename을 사용할 때 발생할 수 있는 오류 및 예외 상황에 대해 고려하는 것이 중요합니다.

존재하지 않는 열 이름 다루기

DataFrame에서 존재하지 않는 열 이름을 바꾸려고 하면 KeyError가 발생합니다. 이를 방지하기 위해 errors='ignore' 매개변수를 사용하여 존재하지 않는 열을 건너뛸 수 있습니다.

# 존재하지 않는 열 이름 바꾸기
df = df.rename(columns={'non_existent_column': 'new_name'}, errors='ignore')

중복된 열 이름 다루기

DataFrame에 중복된 열 이름이 있는 경우 df.rename은 이를 구별할 수 없습니다. 이러한 경우에는 errors='raise' 매개변수(기본값)를 사용하여 ValueError를 발생시키거나 errors='ignore'를 사용하여 중복된 열을 건너뛸 수 있습니다.

# 중복된 열 이름 바꾸기
df = df.rename(columns={'Column_A': 'feature_a', 'Column_A': 'feature_a'}, errors='raise')
# ValueError: Series.rename() got multiple values for label 'Column_A'

성능 문제 해결하기

df.rename은 일반적으로 빠르고 효율적인 작업이지만, 특히 큰 DataFrame을 다룰 때 성능 문제에 대해 인식하는 것이 중요합니다. 많은 열의 이름을 바꾸어야 할 경우 inplace=True 매개변수를 사용하여 새로운 DataFrame을 생성하지 않고 작업을 수행하도록 할 수 있습니다. 이는 성능을 향상시킬 수 있습니다.

# 자리에서 열 이름 바꾸기
df.rename(columns={'Column_A': 'feature_a', 'Column_B': 'feature_b'}, inplace=True)

권장 사항과 모범 사례

데이터 분석 작업에서 df.rename을 사용할 때 다음과 같은 권장 사항과 모범 사례를 고려해 보세요.

  1. 설명적인 열 이름 사용: 열 이름은 명확하고 간결하며 의미 있는 이름을 사용하세요. 이렇게 함으로써 데이터의 가독성과 이해성이 향상됩니다.
  2. 연결 관례를 일관되게 유지: 프로젝트 전체에서 연결 관례를 정립하고 준수하세요. 예를 들어 열 이름에는 snake_case 또는 camelCase를 사용할 수 있습니다.
  3. 열 이름 변경 기록: 열 이름 변경 내역을 추적하고 코드나 별도의 파일에 기록하세요. 이는 데이터의 진화를 이해하는 데 도움이 됩니다.
  4. 데이터 정리 과정에 df.rename 통합: df.rename을 데이터 정리 및 전처리 파이프라인의 정기적인 단계로 통합해 보세요. 이렇게 하면 데이터가 항상 잘 정리되고 작업하기 쉬워집니다.

결론

Pandas의 df.rename 함수는 DataFrame의 열을 바꾸는 데 강력한 도구입니다. 이를 사용하면 일반적이거나 암호화된 열 이름을 의미 있는 이름으로 쉽게 변환할 수 있으며, 데이터의 가독성과 이해성을 개선할 수 있습니다.

이 자습서에서는 df.rename의 구문과 매개변수를 배우고, 실제 사용 사례를 살펴보고, 보다 복잡한 이름을 바꾸는 작업을 위한 고급 기술을 발견했습니다. 또한 오류 및 예외 상황 처리 방법과 일관성 있는 열 이름을 유지하는 모범 사례도 배웠습니다.

자신의 데이터 분석 프로젝트에서 df.rename을 실험하고, Pandas의 다양한 기능을 탐색해보세요. 코딩을 즐기세요!

함수

함수는 특정한 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 함수를 사용하면 모듈식이고 조직적인 코드를 작성하여 유지 및 테스트하기 쉬워집니다.

다음은 직사각형의 면적을 계산하는 함수의 예입니다.

def calculate_area(length, width):
    """
    직사각형의 면적을 계산합니다.
 
    인자:
        length (float): 직사각형의 길이.
        width (float): 직사각형의 너비.
 
    반환값:
        float: 직사각형의 면적.
    """
    area = length * width
    return area

이 함수를 다음과 같이 호출할 수 있습니다.

rectangle_area = calculate_area(5, 10)
print(rectangle_area)  # 결과: 50.0

함수는 기본 인자를 갖을 수도 있으며, 이를 사용하면 인자를 더 적게 전달하여 함수를 호출할 수 있습니다.

def greet(name, message="Hello"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Alice")  # 결과: Hello, Alice!
greet("Bob", "Hola")  # 결과: Hola, Bob!

함수는 튜플을 사용하여 여러 값을 반환할 수도 있습니다.

def calculate_circle_properties(radius):
    area = 3.14 * radius ** 2
    circumference = 2 * 3.14 * radius
    return area, circumference
 
circle_area, circle_circumference = calculate_circle_properties(5)
print(f"Area: {circle_area:.2f}")  # 결과: Area: 78.50
print(f"Circumference: {circle_circumference:.2f}")  # 결과: Circumference: 31.40

모듈과 패키지

파이썬의 표준 라이브러리에는 프로그램에서 사용할 수 있는 다양한 내장 모듈이 있습니다. 또한 자체 모듈과 패키지를 만들어 코드를 구성할 수도 있습니다.

다음은 math 모듈을 사용하는 예입니다.

import math
 
radius = 5
area = math.pi * radius ** 2
```python
print(f"반지름이 {radius}인 원의 넓이는 {area:.2f}입니다.")  # 출력: 반지름이 5인 원의 넓이는 78.54입니다.

특정 모듈에서 함수를 가져올 수도 있습니다:

from math import pi, sqrt
 
radius = 5
area = pi * radius ** 2
diagonal = sqrt(radius ** 2 + radius ** 2)
print(f"반지름이 {radius}인 원의 넓이는 {area:.2f}입니다.")
print(f"한 변의 길이가 {radius}인 정사각형의 대각선 길이는 {diagonal:.2f}입니다.")

자체 모듈을 만들려면 .py 확장자를 가진 Python 파일을 저장하면 됩니다. 예를 들어, geometry.py라는 모듈을 만들어 봅시다:

def calculate_rectangle_area(length, width):
    return length * width
 
def calculate_circle_area(radius):
    return 3.14 * radius ** 2

그런 다음 메인 프로그램에서 이 모듈의 함수를 가져와서 사용할 수 있습니다:

import geometry
 
rect_area = geometry.calculate_rectangle_area(5, 10)
circle_area = geometry.calculate_circle_area(7)
print(f"사각형의 넓이: {rect_area}")  # 출력: 사각형의 넓이: 50.0
print(f"원의 넓이: {circle_area:.2f}")  # 출력: 원의 넓이: 153.86

패키지는 모듈을 계층 구조로 구성하는 방법입니다. 패키지를 만들려면 단순히 __init__.py 파일이 포함된 디렉토리를 만들면 됩니다. 다음은 예입니다:

my_package/
    __init__.py
    geometry.py
    math_utils.py

그런 다음 다음과 같이 패키지에서 함수를 가져올 수 있습니다:

from my_package.geometry import calculate_rectangle_area
from my_package.math_utils import calculate_circle_area
 
rect_area = calculate_rectangle_area(5, 10)
circle_area = calculate_circle_area(7)
print(f"사각형의 넓이: {rect_area}")
print(f"원의 넓이: {circle_area:.2f}")

예외 처리

예외 처리는 프로그램 실행 중 발생할 수 있는 오류를 처리하는 방법입니다. 이를 통해 더 견고하고 신뢰할 수 있는 코드를 작성할 수 있습니다.

ZeroDivisionError를 처리하는 예제입니다:

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError:
        print("오류: 0으로 나눌 수 없습니다")
        return None
 
print(divide(10, 2))  # 출력: 5.0
print(divide(10, 0))  # 출력: 오류: 0으로 나눌 수 없습니다

여러 예외를 동시에 처리할 수도 있습니다:

def convert_to_int(value):
    try:
        return int(value)
    except (ValueError, TypeError):
        print(f"오류: {value}는 정수로 변환할 수 없습니다")
        return None
 
print(convert_to_int("42"))  # 출력: 42
print(convert_to_int("hello"))  # 출력: 오류: hello는 정수로 변환할 수 없습니다
print(convert_to_int(None))  # 출력: 오류: None은 정수로 변환할 수 없습니다

또한 elsefinally 절을 사용하여 추가적인 로직을 처리할 수도 있습니다:

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
    except ZeroDivisionError:
        print("오류: 0으로 나눌 수 없습니다")
        return None
    else:
        print("나눗셈 성공")
        return result
    finally:
        print("나눗셈 작업 완료")
 
print(divide(10, 2))  # 출력: 나눗셈 성공, 나눗셈 작업 완료, 5.0
print(divide(10, 0))  # 출력: 오류: 0으로 나눌 수 없습니다, 나눗셈 작업 완료

파일 입출력

Python은 파일에서 읽고 쓰기 위한 내장 함수를 제공합니다. 파일에서 읽는 예제는 다음과 같습니다:

with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

with 문은 예외가 발생하더라도 코드 블록이 실행된 후 파일을 제대로 닫아줍니다.

한 줄씩 파일을 읽을 수도 있습니다:

with open("example.txt", "r") as file:
    for line in file:
        print(line.strip())

파일에 쓰기 위해서는 "w" 모드를 사용하여 파일을 덮어쓸 수 있고, "a" 모드를 사용하여 파일에 추가할 수도 있습니다:

with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("이것은 새로운 줄입니다.\n")
    file.write("그리고 또 다른 줄입니다.\n")
 
with open("example.txt", "a") as file:
    file.write("세 번째 줄을 추가합니다.\n")

json 모듈을 사용하여 JSON 데이터를 파일에 읽고 쓸 수도 있습니다:

import json
 
data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
 
with open("data.json", "w") as file:
    json.dump(data, file, indent=4)
 
with open("data.json", "r") as file:
    loaded_data = json.load(file)
    print(loaded_data)

결론

이 튜토리얼에서는 Python의 다음 주요 개념에 대해 알아보았습니다:

  • 함수: 모듈화되고 조직화된 코드를 작성하기 위해 함수를 정의하고 사용하는 방법.
  • 모듈과 패키지: 내장 모듈을 사용하고 자체 모듈 및 패키지를 생성하여 코드를 조직화하는 방법.
  • 예외 처리: 프로그램 실행 중 발생할 수 있는 오류를 처리하는 방법.
  • 파일 입출력: 파일에서 읽고 쓰는 방법 및 JSON 데이터를 처리하는 방법.

이러한 개념을 이해하면 강력하고 견고한 Python 프로그램을 작성할 수 있습니다. 계속 연습하고 Python 라이브러리와 도구의 방대한 생태계를 탐색하여 프로그래밍 기술을 향상시키기를 바랍니다.

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